新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴影響研究

王 健，彭山桂，李永樂，吳 群，4

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 泰安 271018；3.南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210023；4.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)不動產(chǎn)研究中心，江蘇 南京 210095)

一、 問題的提出

現(xiàn)有研究顯示新預(yù)算法在強(qiáng)化預(yù)算約束、增加財(cái)政透明度等方面取得顯著成效，例如，一部分研究認(rèn)為新預(yù)算法通過強(qiáng)化預(yù)算執(zhí)行約束，降低了地方政府預(yù)決算偏離度，部分研究認(rèn)為新預(yù)算法實(shí)施顯著提升地方政府財(cái)政透明度。此外，較多研究指出我國地方政府土地財(cái)政依賴得益于預(yù)算軟約束、財(cái)政透明度低的政策缺陷。例如，郭月梅和歐陽潔(2017)認(rèn)為地方政府依賴土地財(cái)政是財(cái)政透明度低和預(yù)算軟約束制度環(huán)境下的必然選擇；趙合云(2011)研究表明預(yù)算軟約束是地方政府依賴土地財(cái)政的重要影響因素；盧真和莫松奇(2020)研究指出財(cái)政透明度低是地方政府依賴土地財(cái)政的重要原因。上述研究說明隨著新預(yù)算法實(shí)施，地方政府土地財(cái)政賴以生存的“預(yù)算軟約束”和“財(cái)政透明度低”政策溫床正在瓦解。然而，遺憾的是，少有現(xiàn)有研究基于硬化預(yù)算約束、增加財(cái)政透明度，分析新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響。

那么，新預(yù)算法是否影響地方政府土地財(cái)政依賴？這種影響是否通過預(yù)算軟約束和財(cái)政透明度產(chǎn)生？本研究在構(gòu)建理論框架基礎(chǔ)上，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型以及省級、市級層面面板數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析。本文邊際貢獻(xiàn)在于，不僅分析了新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴產(chǎn)生的影響，而且揭示了其影響過程中硬化預(yù)算約束和增加財(cái)政透明度的作用機(jī)制。本研究在理論上能夠豐富財(cái)稅體制改革和土地財(cái)政依賴形成機(jī)制相關(guān)理論，在實(shí)踐上對于進(jìn)一步優(yōu)化土地財(cái)政、加快建立現(xiàn)代財(cái)政制度具有重要現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

二、理論分析與研究假說

預(yù)算軟約來將助長地方政府對土地財(cái)政的依賴。財(cái)政管理的預(yù)算軟約束就是財(cái)政預(yù)算對政府財(cái)政行為的約束不強(qiáng)，不足以制約政府過度收支的行為，或者當(dāng)?shù)胤秸疅o力緩解自身財(cái)政壓力時(shí)，中央政府替其兜底的行為。我國地方政府的預(yù)算軟約束主要表現(xiàn)為依靠借貸、罰款、收費(fèi)等方式獲取財(cái)政收入。中央政府對于地方政府突破預(yù)算約束缺乏有效的責(zé)任追究機(jī)制，客觀上默認(rèn)地方政府預(yù)算軟約束的存在。新預(yù)算法立法重要目的之一是“規(guī)范政府收支行為，強(qiáng)化預(yù)算約束”。如圖1所示，2015年新預(yù)算法實(shí)施后，預(yù)算軟約束程度的增長率逐漸降低，即預(yù)算約束存在逐漸硬化的趨勢。較多研究均指出新預(yù)算法實(shí)施顯著硬化了預(yù)算約束，并對地方政府財(cái)政行為產(chǎn)生約束作用。因此，隨著新預(yù)算法實(shí)施，政府預(yù)算約束硬化，土地財(cái)政賴以生存的“預(yù)算軟約束”制度溫床瓦解，相對自由的收支模式受到約束，地方政府土地財(cái)政依賴度將逐漸降低。

財(cái)政透明度低也將助長地方政府對土地財(cái)政的依賴。新預(yù)算法實(shí)施前，我國地方政府財(cái)政信息公開的自主性與隨意性較強(qiáng)，缺乏完善的制度約束與激勵(lì)機(jī)制以及完善的政府財(cái)務(wù)報(bào)告與公眾監(jiān)督制度。較低的財(cái)政透明度，可以掩蓋地方政府具體行為與真實(shí)意圖，甚至屏蔽或者粉飾地方政府負(fù)面財(cái)政信息。財(cái)政透明度不高顯著增加了地方政府對土地財(cái)政的依賴。較多研究指出地方政府土地財(cái)政信息披露非常少、財(cái)政透明度較低是地方政府依賴土地財(cái)政的重要原因。由于新預(yù)算法旨在“加強(qiáng)預(yù)算管理和監(jiān)督，建立健全全面規(guī)范、公開透明的預(yù)算制度”，如圖1所示，2015年新預(yù)算法開始實(shí)施后，財(cái)政透明度逐漸升高。全面、規(guī)范的政府財(cái)政信息公開，有助于公眾通過評價(jià)和問責(zé)來監(jiān)督、約束政府財(cái)政收支行為。因此，隨著新預(yù)算法實(shí)施，財(cái)政透明度顯著提升，土地財(cái)政曝光于公眾監(jiān)督之下，地方政府依據(jù)自身偏好自由量裁土地財(cái)政的行為一定程度上受到約束，導(dǎo)致地方政府依賴土地財(cái)政的熱情降低。

綜合上述分析，本研究提出待檢驗(yàn)假說：新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴有顯著負(fù)向影響，并且硬化預(yù)算約束和增加財(cái)政透明度是兩個(gè)顯著影響路徑。

三、模型與數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

為考察新預(yù)算法對土地財(cái)政依賴的影響，并考慮到土地財(cái)政依賴具有較強(qiáng)時(shí)間序列自相關(guān)，即當(dāng)期土地財(cái)政依賴受到上一期土地財(cái)政依賴影響，本文參照相關(guān)研究，建立如下動態(tài)面板模型：

(1)

式(1)中，表示地方政府土地財(cái)政依賴度，-1表示上一年的土地財(cái)政依賴度,是新預(yù)算法虛擬變量,為控制變量；和分別代表地區(qū)、時(shí)間固定效應(yīng)，其中，為了避免制度虛擬變量與時(shí)間固定效應(yīng)存在多重共線性，控制線性時(shí)間趨勢代替時(shí)間固定效應(yīng)；是誤差項(xiàng)。

為考察新預(yù)算法實(shí)施后，硬化預(yù)算軟約束和增加財(cái)政透明度是否對土地財(cái)政依賴產(chǎn)生影響，參照相關(guān)研究，分別構(gòu)建強(qiáng)度雙重差分模型來識別其影響，即在式(1)的基礎(chǔ)上，分別引入新預(yù)算法()與預(yù)算軟約束()的交互項(xiàng)(×)、新預(yù)算法()與財(cái)政透明度()的交互項(xiàng)(×)，具體模型如下：

ln=+ln-1+++×

(2)

ln=+ln-1+++×

(3)

通過式(2)和式(3)交互項(xiàng)回歸系數(shù)(和)的顯著程度，可以考察新預(yù)算法是否通過硬化預(yù)算軟約束和增加財(cái)政透明度對土地財(cái)政依賴產(chǎn)生影響。

(二)變量選取

被解釋變量土地財(cái)政依賴度()用地方政府國有建設(shè)用地出讓收入占地方一般預(yù)算收入之比衡量，該比值越大表明地方政府對土地財(cái)政依賴程度越高。

核心解釋變量新預(yù)算法()為虛擬變量，新預(yù)算法實(shí)施后，=1，否則=0。新預(yù)算法于2015年1月1日開始實(shí)施，因此從2015年開始=1。

解釋變量預(yù)算軟約束()構(gòu)建如下。我國地方政府預(yù)算軟約束主要有兩方面表現(xiàn)：一是隨意突破政府預(yù)算規(guī)劃，擴(kuò)大支出規(guī)模；二是對預(yù)算收入任務(wù)層層施壓，超額獲取預(yù)算收入?，F(xiàn)有研究主要采用地方政府本級預(yù)算支出規(guī)模與自有財(cái)力決算數(shù)之差()衡量地方政府預(yù)算軟約束。在此基礎(chǔ)上，為了避免自相關(guān)問題，參考強(qiáng)度雙重差分方法，本研究構(gòu)建兩個(gè)虛擬變量衡量預(yù)算軟約束：一是預(yù)算軟約束1(1)，賦值為1表示新預(yù)算法實(shí)施前隨意收支問題相對突出，即預(yù)算軟約束程度較大，賦值為0表示新預(yù)算法實(shí)施前受到預(yù)算軟約束程度較小，即存在硬預(yù)算約束，如式(4)所示；二是預(yù)算軟約束2(2)，賦值為1表示受到預(yù)算軟約束程度較小，即存在預(yù)算硬約束，賦值為0表示受到預(yù)算軟約束程度較大，如式(5)所示。

(4)

(5)

預(yù)算軟約束1(1)與新預(yù)算法變量的交互項(xiàng)(×1)回歸系數(shù)預(yù)期為負(fù)，其含義是，新預(yù)算法實(shí)施前受到預(yù)算軟約束程度相對較大的地區(qū)，新預(yù)算法實(shí)施后，土地財(cái)政依賴減弱更明顯。換句話說，隨著新預(yù)算法實(shí)施預(yù)算軟約束逐漸硬化，原本預(yù)算軟約束相對較大的地區(qū)硬化約束更明顯，更容易降低土地財(cái)政依賴。預(yù)算軟約束2(2)與新預(yù)算法變量的交互項(xiàng)(×2)回歸系數(shù)預(yù)期為負(fù)，其含義是，新預(yù)算法實(shí)施后，隨著預(yù)算約束逐漸硬化，地方政府將顯著降低土地財(cái)政依賴。該交互項(xiàng)能夠進(jìn)一步驗(yàn)證新預(yù)算法對土地財(cái)政依賴影響的預(yù)算軟約束影響路徑。

解釋變量財(cái)政透明度()構(gòu)建如下。借鑒相關(guān)研究，本文利用上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布的《中國財(cái)政透明度報(bào)告》作為地方政府財(cái)政透明度指標(biāo)()數(shù)據(jù)來源，構(gòu)建兩個(gè)虛擬變量衡量財(cái)政透明度：一是財(cái)政透明度1(1)，賦值為1表示新預(yù)算法實(shí)施前財(cái)政透明度較低，賦值為0表示新預(yù)算法實(shí)施前財(cái)政透明度較高，如式(6)所示；二是財(cái)政透明度2(2)，賦值為1表示財(cái)政透明度較大，賦值為0表示財(cái)政透明度較小，如式(7)所示。

(6)

(7)

財(cái)政透明度1(1)與新預(yù)算法變量的交互項(xiàng)(×1)回歸系數(shù)預(yù)期為負(fù)，表示在新預(yù)算法實(shí)施之前，財(cái)政透明度較低的地區(qū)，在新預(yù)算法實(shí)施之后更加傾向降低土地財(cái)政依賴。這說明隨著新預(yù)算法實(shí)施，地方政府財(cái)政透明度增大，原本財(cái)政透明度較低的地區(qū)財(cái)政透明度受影響更明顯，更容易顯著降低土地財(cái)政依賴。財(cái)政透明度2(2)與新預(yù)算法變量的交互項(xiàng)(×2)回歸系數(shù)預(yù)期為負(fù)，表明新預(yù)算法實(shí)施后，隨著財(cái)政透明度增大，地方政府土地財(cái)政依賴顯著降低，能夠進(jìn)一步驗(yàn)證新預(yù)算法對土地財(cái)政依賴影響的財(cái)政透明度影響路徑。

為避免多重共線性，本文盡量選擇主要影響因素作為控制變量。借鑒相關(guān)研究，本文選取如下控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展(單位：萬元人)，用人均GDP衡量；人口數(shù)量(單位：萬人)，用城市年末全部戶籍人口數(shù)量表示；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(單位：萬平方米)，用市轄區(qū)道路面積表示，由于道路面積只能獲取市轄區(qū)數(shù)據(jù)，因此該變量采用市轄區(qū)道路面積衡量；不動產(chǎn)投資(單位：億元)，用房地產(chǎn)開發(fā)完成投資額表示，一定程度可以控制房地產(chǎn)市場的影響；外商直接投資(單位：億美元)，用外商直接投資規(guī)模表示，一定程度上可以衡量地方政府競爭。

(三)數(shù)據(jù)來源

土地財(cái)政依賴度變量中，地方政府國有建設(shè)用地出讓收入數(shù)據(jù)來源于中國土地市場網(wǎng)(www.landchina.com)。該網(wǎng)站由自然資源部搭建，涵蓋2007年以來全國各個(gè)市縣土地一級市場每一宗交易記錄，可以保證土地財(cái)政收入數(shù)據(jù)的權(quán)威性、科學(xué)性與準(zhǔn)確性。預(yù)算軟約束指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國財(cái)政統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。省級層面的財(cái)政透明度數(shù)據(jù)來源于上海財(cái)經(jīng)大學(xué)公共政策研究中心發(fā)布的歷年《中國財(cái)政透明度報(bào)告》；地級市層面的財(cái)政透明度數(shù)據(jù)來源于清華大學(xué)公共管理學(xué)院財(cái)政透明度課題組發(fā)布的歷年《中國市級政府財(cái)政透明度研究報(bào)告》。其余數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(四)研究區(qū)域

首先，本研究采用2009—2018年全國26個(gè)省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析。原因如下：第一，新預(yù)算法于2015年開始實(shí)施，時(shí)間區(qū)間需要涵蓋2015年；第二，考慮到2008年金融危機(jī)潛在影響，將時(shí)間起始點(diǎn)設(shè)置為2009年，同時(shí)，考慮到省級層面財(cái)政透明度數(shù)據(jù)只能收集至2018年，時(shí)間區(qū)間截止到2018年；第三，剔除直轄市和西藏等數(shù)據(jù)缺失省份，最終選擇26個(gè)省級行政區(qū)。

其次，本研究采用2012—2018年全國260個(gè)地級市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。時(shí)間區(qū)間設(shè)定為2012—2018年是因?yàn)榈丶壥胸?cái)政透明度數(shù)據(jù)僅能收集到2012—2018年。選取260個(gè)地級市是因?yàn)樘蕹瞬糠譄o法獲取完整數(shù)據(jù)的地級市。主要變量的描述統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、結(jié)果分析

本研究采用兩步系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法(Two-step System GMM)進(jìn)行估計(jì)。為了避免內(nèi)生性，控制變量全部采用滯后一階數(shù)據(jù)進(jìn)入模型。回歸結(jié)果顯示，無論是否加入被解釋變量的二階滯后項(xiàng)，(2)檢驗(yàn)的值均大于005，即擾動項(xiàng)差分不存在二階自相關(guān)，意味著估計(jì)是合適的；同時(shí)，檢驗(yàn)的值均大于005，無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)，意味著工具變量是有效的。因此，本研究主要分析模型中包含滯后二階被解釋變量的回歸結(jié)果。

(一)新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響

為考察新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響，按照公式(1)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表2所示。列(1)—(2)匯報(bào)省級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，新預(yù)算法()變量的回歸系數(shù)為負(fù)，并在1的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；列(3)—(4)匯報(bào)市級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，新預(yù)算法()變量的回歸系數(shù)為負(fù)(其中列(4)的回歸結(jié)果在15的統(tǒng)計(jì)水平上顯著)，與省級層面結(jié)果基本一致，并且包含滯后一階被解釋變量的回歸結(jié)果與包含滯后二階被解釋變量的回歸結(jié)果基本一致，一定程度上驗(yàn)證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表2回歸結(jié)果說明新預(yù)算法對土地財(cái)政依賴有顯著負(fù)向影響，與研究假說相符，即隨著新預(yù)算法實(shí)施，地方政府土地財(cái)政依賴度逐漸降低。

表2 新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響

續(xù)表

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴影響的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)，通過構(gòu)建虛假政策沖擊，考察虛假政策影響。將新預(yù)算法實(shí)施的假想發(fā)生時(shí)間設(shè)置為其真實(shí)發(fā)生時(shí)間的前1年和2年(-1年和-2年)，以省層面研究樣本為基礎(chǔ)(市層面數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間較短，進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)會導(dǎo)致完全多重共線性)，重新估計(jì)公式(1)，結(jié)果如表2列(5)—(8)所示?？梢钥闯黾傧胝甙l(fā)生時(shí)間，前1年和前2年核心解釋變量(-1和-2)的回歸系數(shù)均不顯著，表明地方政府對新預(yù)算法并沒有形成明確預(yù)期而提前改變土地財(cái)政依賴，即可以忽略地方政府對新預(yù)算法的政策預(yù)期而引起的內(nèi)生性問題；該結(jié)果也可以排除其他政策或隨機(jī)性因素導(dǎo)致的土地財(cái)政依賴變化，滿足共同趨勢假設(shè)的前提條件，證明表2列(1)—(4)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證穩(wěn)健性，參照相關(guān)研究，本文構(gòu)建時(shí)間維度的精確斷點(diǎn)回歸(SRD)模型分析新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響。

首先，在進(jìn)行斷點(diǎn)回歸分析之前，需要確定結(jié)果變量在斷點(diǎn)處是否存在跳躍現(xiàn)象，即是否存在斷點(diǎn)效應(yīng)。散點(diǎn)圖的線性擬合圖可以直觀判斷斷點(diǎn)效應(yīng)。為了更精確考察政策沖擊導(dǎo)致的斷點(diǎn)效應(yīng)，我們采用月度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析。雖然月度數(shù)據(jù)只能收集到土地財(cái)政收入數(shù)據(jù)、無法收集到土地財(cái)政依賴數(shù)據(jù)，但是土地財(cái)政收入與土地財(cái)政依賴通?？梢曰ハ嘧鳛樘娲兞窟M(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。因此，判斷斷點(diǎn)效應(yīng)主要采用月度土地財(cái)政收入()數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本文將260個(gè)地級市2007—2019年的土地財(cái)政收入()月度數(shù)據(jù)作為結(jié)果變量，新預(yù)算法開始實(shí)施的時(shí)點(diǎn)(2015年1月1日)作為分組點(diǎn)()，即斷點(diǎn)，時(shí)間()作為分組變量。在此基礎(chǔ)上，本文利用新預(yù)算法實(shí)施前后時(shí)長(與的差值，單位：月)與土地財(cái)政收入月度數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖線性擬合圖，可以考察其斷點(diǎn)是否存在。結(jié)果如圖2所示。可以看出，土地財(cái)政收入在分組點(diǎn)()(新預(yù)算法開始實(shí)施的時(shí)點(diǎn))存在顯著向下跳躍現(xiàn)象，即存在斷點(diǎn)效應(yīng)。

圖2 斷點(diǎn)回歸的非參數(shù)估計(jì)散點(diǎn)圖

其次，本文采用局部線性回歸方法估計(jì)精確斷點(diǎn)回歸模型。分組變量需要去中心化處理，(=-)大于0為實(shí)驗(yàn)組。反之為對照組；地方政府土地財(cái)政收入()或土地財(cái)政依賴度()作為結(jié)果變量。(斷點(diǎn)鄰域大小帶寬)的選擇是影響局部線性回歸結(jié)果的重要因素。為了避免帶寬選擇帶來的偏誤，我們設(shè)置不同帶寬，并利用去中心化處理的分組變量與結(jié)果變量進(jìn)行局部線性回歸分析?；谕恋刎?cái)政收入()月度數(shù)據(jù)的局部線性回歸結(jié)果如表3所示，基于土地財(cái)政依賴()年度數(shù)據(jù)的局部線性回歸結(jié)果如表4所示。從表3和表4的結(jié)果可以看出，無論采用月度數(shù)據(jù)還是年度數(shù)據(jù)，即使設(shè)置不同的帶寬，地方政府土地財(cái)政收入或者土地財(cái)政依賴的局部沃爾德估計(jì)值()均顯著為負(fù)，即在新預(yù)算法實(shí)施后，地方政府土地財(cái)政收入或者土地財(cái)政依賴存在顯著的向下跳躍，可以說明新預(yù)算法實(shí)施對地方政府土地財(cái)政依賴具有顯著負(fù)向影響，證明表2列(1)—(4)的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 土地財(cái)政收入月度數(shù)據(jù)的局部線性回歸結(jié)果

表4 土地財(cái)政依賴年度數(shù)據(jù)的局部線性回歸結(jié)果

(三)預(yù)算軟約束的影響路徑

為分析新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴影響，并考察預(yù)算軟約束影響路徑，按照公式(2)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。表5列(1)—(4)匯報(bào)省級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，列(5)—(8)匯報(bào)市級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果。采用不同方式衡量預(yù)算軟約束(1和2)的回歸結(jié)果均符合預(yù)期，說明結(jié)果是穩(wěn)健的。從表5結(jié)果可以看出，預(yù)算軟約束1與新預(yù)算法交互項(xiàng)(×1)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明新預(yù)算法實(shí)施前，預(yù)算軟約束相對較大的地方政府，在新預(yù)算法實(shí)施后，降低土地財(cái)政依賴更明顯，即由于新預(yù)算法硬化了預(yù)算約束，地方政府土地財(cái)政自由量裁空間被壓縮，導(dǎo)致其對土地財(cái)政的熱情降低、依賴程度降低。預(yù)算軟約束2與新預(yù)算法交互項(xiàng)(×2)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明新預(yù)算法實(shí)施后，隨著預(yù)算約束逐漸硬化，地方政府顯著降低土地財(cái)政依賴。上述回歸結(jié)果說明新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響存在預(yù)算軟約束影響路徑，與研究假說相符。

表5 新預(yù)算法與預(yù)算軟約束對地方政府土地財(cái)政依賴的影響

(四)財(cái)政透明度的影響路徑

為分析新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴影響，并考察財(cái)政透明度影響路徑，本文按照公式(3)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。表6列(1)—(4)匯報(bào)省級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，列(5)—(8)匯報(bào)市級層面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果。采用不同方式衡量財(cái)政透明度(1和2)的回歸結(jié)果均符合預(yù)期，說明結(jié)果是穩(wěn)健的。從表6結(jié)果可以看出，財(cái)政透明度1與新預(yù)算法的交互項(xiàng)(×1)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表示新預(yù)算法實(shí)施之前，財(cái)政透明度較低的地方政府，在新預(yù)算法實(shí)施之后更加傾向減弱土地財(cái)政依賴。這是因?yàn)殡S著財(cái)政透明度增加，原始財(cái)政透明度較低的地區(qū)財(cái)政透明度增加幅度更大，導(dǎo)致土地財(cái)政依賴度顯著降低。財(cái)政透明度2與新預(yù)算法的交互項(xiàng)(×2)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明新預(yù)算法實(shí)施后，隨著財(cái)政透明度增加，地方政府顯著降低土地財(cái)政依賴。上述回歸結(jié)果，可以證明新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響存在財(cái)政透明度影響路徑，與研究假說相符。

表6 新預(yù)算法與財(cái)政透明度對土地財(cái)政依賴的影響

續(xù)表

五、結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

本文基于現(xiàn)有研究、制度與數(shù)據(jù)構(gòu)建理論分析框架，利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型、強(qiáng)度雙重差分模型以及2009—2018年26個(gè)省級行政區(qū)和2012—2018年260個(gè)地級市的面板數(shù)據(jù)，分析新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴的影響，并考察預(yù)算約束和財(cái)政透明度影響路徑。結(jié)論如下：第一，新預(yù)算法對地方政府土地財(cái)政依賴有顯著負(fù)向影響；第二，新預(yù)算法實(shí)施后，隨著預(yù)算約束逐漸硬化，地方政府土地財(cái)政依賴程度降低；第三，新預(yù)算法實(shí)施后，隨著財(cái)政透明度增加，地方政府土地財(cái)政依賴程度降低。

(二)政策啟示

土地財(cái)政規(guī)模大、社會影響范圍廣，在構(gòu)建現(xiàn)代財(cái)政體制過程中，其優(yōu)化與改革有必要重點(diǎn)考慮。鑒于此，基于研究結(jié)論，本研究圍繞現(xiàn)代財(cái)政體制構(gòu)建，尤其從土地財(cái)政優(yōu)化視角提出以下三方面政策建議。首先，深化新預(yù)算法實(shí)施，加強(qiáng)預(yù)算約束、增加財(cái)政透明度，降低地方政府對土地財(cái)政的依賴，避免過度依賴土地財(cái)政可能帶來的財(cái)政、金融等風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加財(cái)政穩(wěn)定性和可持續(xù)性，有助于推進(jìn)我國現(xiàn)代財(cái)政體制建立。其次，隨著新預(yù)算法實(shí)施，預(yù)算約束增強(qiáng)、財(cái)政透明度增加，地方政府土地財(cái)政自由量裁空間被壓縮，地方政府利用土地財(cái)政推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的積極性可能隨之降低。因此，需要考慮如何賦予地方政府更多財(cái)政自主權(quán)，調(diào)動地方政府財(cái)政收支方面的主觀能動性，支撐未來城鎮(zhèn)化穩(wěn)步推進(jìn)。最后，2020年8月國務(wù)院公布修訂后的《中華人民共和國預(yù)算法實(shí)施條例》，進(jìn)一步詮釋了預(yù)算管理新規(guī)范，包括預(yù)算詳細(xì)收支范圍和預(yù)算信息公開力度等；2021年6月財(cái)政部、自然資源部等四部門發(fā)布通知(財(cái)綜〔2021〕19號)，提出將由自然資源部門負(fù)責(zé)征收的國有土地使用權(quán)出讓收入全部劃轉(zhuǎn)給稅務(wù)部門負(fù)責(zé)征收。雖然上述政策進(jìn)一步推動土地財(cái)政向規(guī)范、透明預(yù)算管理方向發(fā)展，但我國仍亟需科學(xué)規(guī)劃預(yù)算土地財(cái)政收支，在最大限度保持并發(fā)揮土地財(cái)政積極效用基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)土地財(cái)政從自由量裁向一般公共預(yù)算收支模式平穩(wěn)過渡。